La Inteligencia Artificial (IA) ha llegado para quedarse. Lleva tiempo presente de forma destacada. Tanto si se trata del BERT de Google que impulsa su motor de búsqueda como de los modelos de aprendizaje automático integrados en los dispositivos de Apple que optimizan el rendimiento y la seguridad, la IA es algo que nunca ha estado en el primer plano de la mente del gran público. Eso cambió cuando OpenAI le puso cara a través de ChatGPT y lanzó algo que instantáneamente cosechó una significativa atención de la cultura pop. No nos sorprende.
En los últimos cuatro años, hemos invertido en trabajar con varias empresas de IA y en desarrollar nuestras propias soluciones de IA a través de una serie de proyectos de investigación y desarrollo, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Nuestro equipo de desarrollo está formado por ingenieros especializados en aprendizaje automático que cuentan con experiencia académica en este campo y poseen una perspectiva empresarial de los últimos avances.
Aunque parezca mentira, la IA existe desde hace casi un siglo. El término "IA" se introdujo por primera vez en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, comúnmente conocida como "la cuna de la IA", organizada por el famoso informático estadounidense John McCarthy. Estos primeros esfuerzos se orientaron sobre todo hacia los sistemas de razonamiento y los enfoques simbólicos (por ejemplo, reglas, predicados y lógica simbólica). Durante las décadas de 1970 y 1980, los sistemas basados en el conocimiento y los sistemas expertos empezaron a ganar protagonismo y se aplicaron a campos como la medicina y las finanzas.
Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo computacional que imita la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas que constituyen los cerebros humanos. Los primeros modelos RNA de éxito se crearon durante las décadas de 1980 y 1990. Aun así, las máquinas de vectores soporte y los árboles de decisión dominaron esta época, pero carecían de suficientes datos de entrenamiento para generalizar en tareas a mayor escala. La opinión generalizada entre la comunidad es que esto dio lugar a lo que se conoce como el "invierno de la IA" en los años 80 y 90, durante los cuales la financiación y el interés por la IA cayeron a mínimos históricos. Esto empezó a cambiar en la década de 2010.
Con el volumen de datos generados a nivel mundial empezando a crecer exponencialmente, las redes neuronales también empezaron a crecer en tamaño y capacidad para adaptarse a estos conjuntos de datos. Esto ha llevado a la IA a mostrar capacidades similares a las humanas, en particular con la invención de las redes neuronales transformadoras. Hoy en día, la GPT-4 tiene aproximadamente 1 billón de neuronas, lo que equivale aproximadamente a 12 veces el tamaño de un cerebro humano (80.000 millones de neuronas).
Lo que OpenAI ha hecho en el campo de la IA es demostrar que puede rendir a un nivel humano, realizando tareas específicas como la comprensión y generación de lenguaje natural. Esto generó un gran revuelo en las organizaciones de todo el mundo. En un futuro próximo, podemos esperar una democratización de los grandes modelos lingüísticos (LLM) a través de repositorios LLM como Huggingface, de modo que el desarrollo de dichos modelos no sólo pueda ser realizado por empresas centralizadas, sino también por universidades, empresas, startups, institutos de investigación y otras partes interesadas.
Daniel Stotent de Localsearch lo dijo muy bien en su artículo para Marketing Mag: "Aunque está claro que no se pondrán de acuerdo en una opinión a corto plazo, una cosa en la que ellos -y nosotros- podemos estar todos de acuerdo es que la IA tal y como la conocemos hoy (sic) es nada menos que extraordinaria, con el potencial de poner patas arriba el sector del marketing digital de la mejor manera posible."
Para nuestros socios y otras grandes empresas que buscan navegar por este espacio, pueden sentirse seguros de que están asociados a una empresa que invierte en el futuro y busca mejorar continuamente para seguir aportando valor a nuestros clientes. Algunas de las áreas en las que ya hemos invertido son
- Creación de contenidos
- Atención al cliente
- Modelos de atribución basados en datos
- Análisis de sentimientos para ventas y atención al cliente
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Escrito por Bertram Croes (Senior Product Manager) y Can Deveci (Natural Language Processing Engineer)
